{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Syft Kerasを用いたプライバシーを配慮した予測"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## ステップ 3: Syft Kerasを用いたプライバシーを配慮した予測 - 運用 (Client)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "おめでとう！通常のKerasでモデルをトレーニングし、Syft Kerasでモデルを保護した後、プライバシーを配慮した予測を行う準備が整いました。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import numpy as np\n",
    "import tensorflow as tf\n",
    "from tensorflow.keras.datasets import mnist\n",
    "\n",
    "import syft as sy"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## データ"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "ここでは、MNISTデータを前処理します。これは、トレーニング中に前処理した方法と同じです。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "#画像の次元の入力\n",
    "img_rows, img_cols = 28, 28\n",
    "\n",
    "# データを学習用とテスト用に分解\n",
    "(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()\n",
    "\n",
    "x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], img_rows, img_cols, 1)\n",
    "x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], img_rows, img_cols, 1)\n",
    "input_shape = (img_rows, img_cols, 1)\n",
    "\n",
    "x_train = x_train.astype('float32')\n",
    "x_test = x_test.astype('float32')\n",
    "x_train /= 255\n",
    "x_test /= 255"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## モデルに接続"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "モデル照会の前に、モデルに接続する必要があります。そのために、クライアントを作成する必要があります。この時、まったく同じ3つのTFEWorker（ `alice`、` bob`、および `carol`）とクラスターを定義します。最後に「connect_to_model」を呼び出します。これにより、クライアント側にTFEキューサーバーが作成され、**Part 13b**. の `model.serve（）`で設定されたキューサーバーに接続することが可能です。キューは、予測リクエストで共有を送信する前に、プレーンテキストデータを秘密に共有します。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "num_classes = 10\n",
    "input_shape = (1, 28, 28, 1)\n",
    "output_shape = (1, num_classes)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tf_encrypted:Starting session on target 'grpc://localhost:4000' using config graph_options {\n",
      "}\n",
      "\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "client = sy.TFEWorker()\n",
    "\n",
    "alice = sy.TFEWorker(host='localhost:4000')\n",
    "bob = sy.TFEWorker(host='localhost:4001')\n",
    "carol = sy.TFEWorker(host='localhost:4002')\n",
    "cluster = sy.TFECluster(alice, bob, carol)\n",
    "\n",
    "client.connect_to_model(input_shape, output_shape, cluster)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## モデル照会"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "いくつかのプライバシーに配慮した予測を取得する準備ができました！ `query_model`を呼び出すと、上記で作成したキューに` image`を挿入し、データをローカルで秘密共有し、**Part 13b**でモデルサーバーに共有を送信できます。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# ユーザーの入力\n",
    "num_tests = 3\n",
    "images, expected_labels = x_test[:num_tests], y_test[:num_tests]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "The image had label 7 and was correctly classified as 7\n",
      "The image had label 2 and was correctly classified as 2\n",
      "The image had label 1 and was correctly classified as 1\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "for image, expected_label in zip(images, expected_labels):\n",
    "\n",
    "    res = client.query_model(image.reshape(1, 28, 28, 1))\n",
    "    predicted_label = np.argmax(res)\n",
    "\n",
    "    print(\"The image had label {} and was {} classified as {}\".format(\n",
    "        expected_label,\n",
    "        \"correctly\" if expected_label == predicted_label else \"wrongly\",\n",
    "        predicted_label))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "素晴らしいですね！これら3つの画像を正しく分類することができます！しかし、これらの予測の特別な点は、このサービスを利用するための個人情報を明らかにしていないことです。モデルホストは入力データや予測を見たことはなく、モデルをダウンロードしたこともありません。暗号化されたモデルを使用して、暗号化されたデータのプライベートな予測を取得できました！\n",
    "\n",
    "これを自身のアプリケーションに適用する前に、**Part 13b** に戻ってあたなの学習モデルをクリーンにしましょう."
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.7.2"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}
